BGM集合预报试验：微机T63L9模式中期预测

"基于增长模繁殖法的集合预报试验 (2006年)，这篇论文主要探讨了如何利用增长模繁殖法（BGM）进行集合预报，并通过微机版本的T63L9全球谱模式进行了中期数值预报的实验。在实验中，初始扰动是由模式各层24小时预报的均方根误差乘以服从[-1, +1]均匀分布的随机数生成，繁殖循环每12小时进行一次，周期为3天，集合成员数为9。实验结果显示，集合预报在1到8天的预报时效上优于控制预报，其距平相关系数和预报均方根误差表现更优，并且对形势场的预报更接近实际分析情况。" 这篇论文涉及的知识点包括： 1. **数值天气预报**：自Richardson在1922年提出概念以来，数值天气预报已成为气象预测的重要方法，涵盖了从短时到气候预报的各种时间尺度。 2. **模式分辨率和物理参数化方案**：随着技术进步，模式分辨率的提高和物理过程的参数化使得预报精度不断提升。 3. **大气动力系统的非线性和初值敏感性**：由于大气系统的复杂性，微小的初始场差异可能导致预报结果的巨大变化，这是集合预报产生的理论基础。 4. **集合预报**：由Epstein和Leith最早提出，它旨在通过考虑初始条件的不确定性，通过多个不同初始扰动的预报组合，提供更全面的预报信息。 5. **增长模繁殖法（BGM）**：在本文中，BGM被用于制作集合预报，是一种通过繁殖循环生成初始扰动的方法。初始扰动来源于模式预报的均方根误差乘以随机数。 6. **繁殖循环**：每个繁殖周期为12小时，且周期为3天，目的是保持扰动的多样性和连续性。 7. **集合预报的优势**：在论文的实验中，集合预报的预报时效更长，且在统计意义上优于控制预报，与实际情况更接近。 8. **评估指标**：论文使用了距平相关系数和预报均方根误差作为评价预报准确性的标准。 9. **不确定性问题**：集合预报解决了单一确定性预报的不确定性问题，提供了预报误差范围的估计，提高了预报的可靠性。 这些知识点展示了在气象预报领域，如何利用先进的数值模型和统计方法来应对大气预报的挑战，以及如何通过集合预报提高预测的准确性和全面性。